My MAPS: incorporating personal and social factors to increase physical activity after stroke: a co-design study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Engaging in meaningful social and community activities may be an option for promoting sustainable post-stroke physical activity participation. This research aimed to co-design an intervention to help people re-engage in meaningful activities and lead an active life after stroke. METHODS: A four-stage co-design methodology using an Integrated Knowledge Translation (IKT) approach was used to design a post-stroke intervention and resources: Stage one: research team planning, stage two: knowledge-user content development, stage three: research team intervention and resource development, stage four: knowledge-user review and research team adaptation and finalisation. The research team included four clinical researchers with expertise in stroke and/or physical activity, two stroke clinicians, and one stroke survivor. Knowledge-user informants were recruited to participate (Stages 2 and 4) and included eight stroke survivors (four female), median age 67 years (IQR 55-74); and 11 health professionals (10 allied-health and one registered nurse). RESULTS: An intervention and resources aiming to facilitate physical activity was successfully developed. It comprises a patient-facing booklet (including secondary-stroke prevention education, structured meaningful activity identification, and goal setting) and a health professional resource (including education, upskilling information, and resources). CONCLUSIONS: This study successfully co-designed an intervention and resources which are ready for feasibility and acceptability testing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».